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基于类别核心词的朴素贝叶斯中文文本分类
引用本文:袁方,苑俊英.基于类别核心词的朴素贝叶斯中文文本分类[J].山东大学学报(理学版),2006,41(3):46-49.
作者姓名:袁方  苑俊英
作者单位:河北大学,数学与计算机学院,河北,保定,071002
摘    要:摘要及关键词中提取类别核心词,通过加权方式,强化它们在文本分类中的作用. 基于朴素贝叶斯分类方法的实验表明,提出的方法能够有效提高中文文本的分类准确率.

关 键 词:文本分类  朴素贝叶斯分类  类别核心词
文章编号:1671-9352(2006)03-0011-04
收稿时间:2006-03-29
修稿时间:2006年3月29日

Naive Bayes Chinese text classification based on core words of class
YUAN Fang,YUAN Jun-ying.Naive Bayes Chinese text classification based on core words of class[J].Journal of Shandong University,2006,41(3):46-49.
Authors:YUAN Fang  YUAN Jun-ying
Institution:College of Mathematics and Computer Science, Hebei Univ., Baoding 071002, Hebei, China
Abstract:From the view of manual classification,words in title,abstract and are more important than others.A classification mode is advanced based on core words of class.This classification mode extracts core words from title,abstract and key words,and these core words' effect is strengthened via the mode of weight.The experiment of Naive Bayes classification indicates that this method can effectively improve classification precision of Chinese texts.
Keywords:text classification  Naive Bayes classification  corn words of the class
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